Fatores derivados do Modelo Numérico de Elevação

O MNE foi criado através da definição de uma rede irregular triangulada (TIN – Triangulated Irregular Network) elaborada com recurso à extensão 3D Analyst do programa ArcGIS 10.4.1. O MNE inicial, produzido a partir da informação altimétrica proveniente das curvas de nível e pontos cotados, foi posteriormente corrigido para eliminação das depressões (sinks) que constituíam erros resultantes do procedimento inicial. Assim, o MNE corrigido foi utilizado para derivar as 7 variáveis já referidas.

3.5.1.1. Altitude

O mapa hipsométrico (Figura 3.4) expressa, em metros, a cota da superfície topográfica relativamente ao nível médio das águas do mar. Este fator de predisposição obteve-se com recurso a extensão 3D Analyst Tools do programa ArcGIS 10.4.1, onde se converteu diretamente o TIN para a estrutura matricial. Na grande maioria dos trabalhos realizados para Portugal continental, este fator de predisposição não é considerado, devido à pouca variabilidade de cotas existentes na maioria da área de estudo, contudo, em virtude da acentuada diferença de cotas que se regista na bacia hidrográfica da Ribeira Grande (0 – 800m), e do controlo da altitude sobre a energia do relevo, que pode condicionar a ocorrência de movimentos de vertente, optou-se por considerar a altimetria como um fator de predisposição, à semelhança de outros trabalhos desenvolvidos na ilha de S.Miguel (Marques, 2009; Marques, 2013; Marques, 2015).

Figura 3.4 – Hipsométria (ALT) da bacia hidrográfica da Ribeira Grande e localização dos movimentos de vertente do inventário (Grupo 1 e Grupo 2).

A altitude consiste numa variável contínua, e por isso, foi convertida numa variável categórica com 9 classes (Quadro 3.3), utilizando o critério de Marques et al. (2009, 2015) e Marques (2013). Assim, foi considerado um intervalo de classe de 100 m, que apenas não se mantém na última classe, que está constrangida pela altitude máxima observada na bacia hidrográfica (885,75 m).

O quadro 3.3 mostra que predominam as classes de altitude inferiores a 600 m, com especial destaque para a classes entre os 0 e os 100 metros (17,5%).

Quadro 3.3 - Frequências relativa e absolutas das classes de altitude (ALT) na área de estudo.

Sigla Classes (º) Área (m²) Frequência relativa (%)

ALT 1 [0 ; 100] 2.895.350 17,5 ALT 2 ]100 ; 200] 1.895.250 11,5 ALT 3 ]200 ; 300] 1.804.000 11,0 ALT 4 ]300 ; 400] 1.858.150 11,3 ALT 5 ]400 ; 500] 1.962.725 11,9 ALT 6 ]500 ; 600] 1.728.875 10,5 ALT 7 ]600 ; 700] 1.365.500 8,3 ALT 8 ]700 ; 800] 998.800 6,1 ALT 9 ]800 ; 885,75] 726.275 4,4 Total 16.520.700 100 3.5.1.2. Declive

O declive expressa em graus a inclinação da superfície topográfica (Figura 3.5). Numa base matricial, para uma determinada UT a avaliação do declive considera as 8 células que lhe são vizinhas. O cálculo do declive foi efetuado de forma automática a partir do MNE, através da extensão Spatial Analyst Tools do programa ArcGIS 10.4.1.

Figura 3.5 – Declive (DEC) da bacia hidrográfica da Ribeira Grande e localização dos movimentos de vertente do inventário (Grupo 1 e Grupo 2).

Esta variável reproduz diretamente as tensões tangenciais que se verificam ao longo das vertentes e, de acordo com Ayalew e Yamagishi (2005), também afeta o conteúdo em água e concomitantemente a pressão nos poros à escala local, sendo por isso considerada como um fator de predisposição fundamental para a avaliação da suscetibilidade (e.g. Guzzetti et al., 1999). De um modo geral, na grande maioria dos estudos, verifica-se que à medida que o declive aumenta, ou pelo menos até um determinado valor, há a tendência para o aumento da densidade de área instabilizada (e.g. Guillard e Zêzere, 2012, Guzzetti, 2005; Garcia, 2012; Oliveira, 2012; Marques, 2013).

O quadro 3.4 mostra que 39,9% da área de estudo apresenta declives suaves (declives inferiores a 15º). Porém, 60,1% da área de estudo apresenta declives superiores a 15º, que na sua grande maioria correspondem às áreas localizadas em paredes de caldeiras vulcânicas, vertentes de vales extremamente encaixados, arribas e escarpas de falha.

Quadro 3.4 - Frequências absolutas e relativas das classes de declives (DEC) na área de estudo.

Sigla Classes (º) Área (m²) Frequência relativa (%)

DEC 1 [0 ; 5] 2.895.350 17,5 DEC 2 ]5 ; 10] 1.895.250 11,5 DEC 3 ]10 ; 15] 1.804.000 11,0 DEC 4 ]15 ; 20] 1.858.150 11,3 DEC 5 ]20 ; 25] 1.962.725 11,9 DEC 6 ]25 ; 30] 1.728.875 10,5 DEC 7 ]30 ; 35] 1.365.500 8,3 DEC 8 ]35 ; 40] 998.800 6,1 DEC 9 ]40 ; 45] 726.275 4,4 DEC 10 ]45 ; 78] 1.285.775 7,8 Total 16.520.700 100

3.5.1.3. Exposição das vertentes

A exposição (Figura 3.6) expressa em azimutes a orientação da projeção horizontal do vetor normal à superfície de maior inclinação entre uma determinada célula e as 8 células vizinhas (Baeza et al., 2010). O cálculo deste fator de predisposição foi efetuado de forma automática a partir do MNE, através da extensão Spatial Analyst do programa ArcGIS 10.4.1. Os valores calculados variam entre 1 e 360º, sendo o valor -1 atribuído às áreas horizontais sem uma direção de inclinação definida.

Figura 3.6 –Exposição das vertentes (EXP) da bacia hidrográfica da Ribeira Grande e a localização dos movimentos de vertente do inventário (Grupo 1 e Grupo 2).

A exposição das vertentes surge refletida na instabilidade de vertentes, pela correlação com fatores climáticos, tais como os ventos dominantes (e.g. Clerici et al., 2010) ou com fatores morfo-estruturais (e.g. Zêzere et al., 2008). Esta variável também se encontra relacionada com a radiação solar, na medida em que a orientação das vertentes face aos raios solares apresenta implicações no ciclo de humidade/secura, influenciando assim a quantidade de água presente no solo. Neste contexto, no hemisfério norte as vertentes expostas a sul recebem uma maior radiação solar em detrimento das que se encontram expostas a norte (e.g. Guillard e Zêzere, 2012).

O método de divisão em classes mais utilizado, e adotado neste estudo, considera uma divisão em 9 classes, em que 8 representam a variação das orientações, com intervalos de 45º de abertura angular definidos a partir do norte (0/360º), no sentido dos ponteiros do relógio. A última classe representa as células que se encontram topograficamente na horizontal, ou seja, sem exposição definida (e.g. Clerici et al., 2010).

Assim, é possível verificar através da análise do quadro 3.5 que as vertentes expostas a norte (15,6%), nordeste (14,2%), este (18,0%) e noroeste (18,4%) dominam na área de estudo, e que 6,29% das vertentes não apresentam uma direção de exposição definida, registando um declive igual a 0º.

Quadro 3.5 - Frequências absolutas e relativas das classes de exposição (EXP) na área de estudo.

Sigla Classes (º) Área (m²) Frequência

relativa (%)

EXP 1 Áreas Planas (-1) 1.039.475 6,3 EXP 2 Norte ]337,5 ; 22,5] 2.574.100 15,6 EXP 3 Nordeste ]22,5 ; 67,5] 2.348.425 14,2 EXP 4 Este ]67,5 ; 112,5] 1.091.900 6,6 EXP 5 Sudeste ]112,5 ; 157,5] 714.000 4,3 EXP 6 Sul ]157,5 ; 202,5] 941.025 5,7 EXP 7 Sudoeste ]202,5 ; 247,5] 1.800.850 10,9 EXP 8 Oeste ]247,5 ; 292,5] 2.974.500 18,0 EXP 9 Noroeste [292,5 ; 337,5] 3.036.425 18,4 Total 16.520.700 100

3.5.1.4. Perfil transversal das vertentes

A topografia do terreno e a sua morfologia, em conjunto com outros fatores, condicionam a ocorrência de movimentos de vertente, pois influenciam o sistema de drenagem local (superficial e/ou sub-superficial). Neste contexto surge a curvatura das vertentes que representa, para um determinado ponto, o inverso do raio de um círculo tangente à superfície do solo, podendo ser calculado a partir do perfil longitudinal das vertentes, do perfil transversal ou em função da curvatura tangencial (Clerici et al., 2010). No presente estudo optou-se por considerar, enquanto fator de predisposição, o perfil transversal das vertentes (Figura 3.7).

Figura 3.7 – Perfil transversal das vertentes (PTR) da bacia hidrográfica da Ribeira Grande e a localização dos movimentos de vertente do inventário (Grupo 1 e Grupo 2).

Esta variável reflete as alterações na exposição das vertentes e respetivo controlo dos fluxos de massa (divergente ou convergente). Deste modo, os valores positivos de perfil transversal estão associados a vertentes com um perfil convexo, os valores negativos a vertentes côncavas e o valor zero carateriza as vertentes com perfil retilíneo assim como as áreas planas. O cálculo deste fator de predisposição foi efetuado de forma automática a partir do MNE, com recurso a extensão Spatial Analyst Tools do programa ArcGIS 10.4.1.

Neste estudo, o perfil transversal das vertentes foi classificado em 3 classes: côncavo, retilíneo/plano e convexo. O quadro 3.6 mostra um predomínio da classe convexa 42,2%, que se encontra associada a locais com variações bruscas de declive (e.g. interflúvios cristas de taludes). Por sua vez, as vertentes com perfil côncavo (38,8%) também apresentam alguma importância no contexto desta bacia hidrográfica, estando associadas a locais com maior concentração de escoamento superficial e/ou sub-superficial.

Quadro 3.6 - Frequências absolutas e relativas das classes de perfil transversal (PTR) na área de estudo.

Sigla Classes Área (m²)

Frequência relativa (%) PTR 1 Côncavo ( ≤ -0,01) 6.408.075 38,8 PTR 2 Retilíneo ] -0,01 ; 0,01] 3.135.225 19,0 PTR 3 Convexo (> 0,01) 6.977.400 42,2 Total 16.520.700 100

3.5.1.5. Índice de posição topográfica (Topographic Position Index – TPI)

O índice de posição topográfica (TPI) é uma variável morfométrica que compara a diferença entre o valor da elevação de cada célula presente no MNE e o valor médio de elevação de todas as células vizinhas, que se encontram a uma determinada distância máxima dessa célula (Jenness et al., 2013). Os valores positivos de TPI representam locais mais elevados em relação a média da vizinhança (áreas de interflúvio), em contrapartida, os valores negativos de TPI indicam locais posicionados abaixo da vizinhança (fundos de vale). Os valores de TPI próximos de zero correspondem a áreas planas ou com declive constante.

O cálculo deste fator de predisposição foi efetuado de forma automática a partir do MNE, com recurso a extensão Topography do programa ArcGIS 10.4.1, considerando um raio de vizinhança de 25m, que se mostrou eficaz para reproduzir de modo consistente a morfologia da bacia hidrográfica em estudo (Figura 3.8).

Figura 3. 8 – Índice de Posição Topográfica (TPI) da bacia hidrográfica da Ribeira Grande e a localização dos movimentos de vertente do inventário (Grupo 1 e Grupo 2).

Neste estudo o TPI foi classificado em 7 classes tendo em consideração o valor da média e do desvio-padrão do índice. O quadro 3.7 mostra uma distribuição do índice praticamente normal, com predomínio da classe TPI4 (49,8%).

Quadro 3.7 - Frequências absolutas e relativas das classes do índice de posição topográfica (TPI) na área de estudo.

Sigla Classes Área (m²) Frequência

Relativa (%) TPI 1 [-60,17 ; -31,02] 305.975 1,9 TPI 2 ]-31,03 ; -18,68] 949.300 5,8 TPI 3 ]-18,68 ; -6,34] 2.405.850 14,6 TPI 4 ]-6,34 ; 6,01] 8.224.675 49,8 TPI 5 ]-6,01 ; 18,35] 3.663.250 22,2 TPI 6 ]18,35 ; 30,69] 817.925 5,0 TPI 7 ]30,69 ; 61,95] 153.725 0,9 Total 16.520.700 100 3.5.1.6. Insolação potencial

O mapa de insolação potencial (Figura 3.9) expressa em 𝑊/𝑚2𝑎𝑛𝑜−1 a radiação direta potencial anual em cada célula. Esta variável é importante no processo de avaliação da suscetibilidade à ocorrência de movimentos de vertente, uma vez que, condiciona o tipo de vegetação que se desenvolve ao longo das vertentes, promove a existência de microclimas e influencia a quantidade de água presente no solo, pois locais com maior insolação estão associados a valores mais elevados de evapotranspiração (e.g. Ballabio e Sterlacchini, 2011). Este fator de predisposição foi utilizado devido ao contexto morfológico da área de estudo, com variações bruscas de declive e vales muito encaixados, verificando-se condições para a presença de zonas de sombra com uma dimensão considerável que promovem a existência de valores baixos de insolação, mesmo em vertentes expostas a sul ou com valores de exposição próximos desse quadrante.

Figura 3.9 – Insolação potencial (INS) da bacia hidrográfica da Ribeira Grande e a localização dos movimentos de vertente do inventário (Grupo 1 e Grupo 2).

Para o cálculo desta variável foi utilizada a insolação direta, determinada de forma automática a partir do MNE (e.g. Marques, 2013; Marques et al., 2015), com recurso a extensão Spatial Analyst Tools do programa ArcGIS 10.4.1, dividida em 6 classes segundo o valor da média e do desvio-padrão do índice. O quadro 3.8 sintetiza os resultados da distribuição por classes de insolação, destacando-se as classes com valores compreendidos entre 1.051.809,55 e 1.258.312,3 𝑊/𝑚2𝑎𝑛𝑜−1 (41,0%) e entre 1.258.312,31 e 1.464.815,06 𝑊/𝑚2𝑎𝑛𝑜−1 (32,4%).

Quadro 3.8 - Frequências absolutas e relativas das classes de insolação potencial (INS) na área de estudo.

Sigla Classes (𝑊/𝑚2_𝑎𝑛𝑜−1_{) Área (m²)}

Frequência relativa (%) INS 1 [92.644,14 ; 638.804,03] 449.450 2,7 INS 2 ]638.804,03 ; 845.306,79] 1.037.225 6,3 INS 3 ]845.306,79 ; 1.051.809,55] 2.479.725 15,0 INS 4 ]1.051.809,55 ; 1.258.312,3] 6.777.500 41,0 INS 5 ]1.258.312,31 ; 1.464.815,06] 5.360.000 32,4 INS 6 ]1.464.815,07 ; 1.538.059,63] 416.800 2,5 Total 16.520.700 100

3.5.1.7. Inverso do Wetness Index

O conteúdo de água, ou a saturação dos solos é um parâmetro preponderante para a avaliação da estabilidade de uma vertente. Porém a sua medição precisa à escala da área de estudo é extremamente difícil, para além dos seus valores serem muito inconstantes ao longo do tempo.

Desta forma, este parâmetro foi obtido indiretamente, através do cálculo do índice topográfico, também designado como Wetness Index – WI.

O índice permite inferir o potencial de humidificação/saturação de um determinado local a partir das suas características topográficas (Remmel et al., 2008). O Wetness Index (WI) relaciona a área de drenagem com a variação do declive num determinado ponto e pode ser expresso pela equação [3.2] (Beven e Kirkby, 1993).

𝑊𝐼 = ln 𝐴𝑆 tan(𝛽)

Onde AS corresponde à área de contribuição para uma determinada célula e β é o declive. A aplicação do Inverso do índice topográfico (Inverse Wetness Index - IWI) (equação [3.3]) permite evitar erros decorrentes da divisão de células onde β=0, uma vez que As se encontra em denominador.

𝐼𝑊𝐼 = 𝛽 𝐴𝑠

O algoritmo selecionado para obter a direção de fluxo e, por sua vez, a área de contribuição constitui um dos fatores que influenciam fortemente os resultados destes índices. Habitualmente, considera-se que a utilização de algoritmos de determinação de direções de fluxo múltiplas permite obter melhores resultados, em comparação com algoritmos que apenas consideram uma única possibilidade de escoamento, como acontece com o método de direção única (D8) (O'Callaghan e Mark, 1984 in Tarboton, 2004), para a determinação da área de contribuição ou outros parâmetros hidrologicamente relacionados (e.g., Sørensen et al., 2005). Contudo, é possível verificar que a utilização dos primeiros pode resultar na dispersão (spreading) da área de acumulação (Sørensen et al., 2005). Segundo Tarboton (1997), a dispersão representa uma desvantagem, pois é inconsistente com a determinação física da área de contribuição e respetiva definição da área da bacia que drena para uma determinada célula. Com este pano de fundo, optou- se pelo algoritmo D8 para a definição das áreas de acumulação, privilegiando-se a redução da dispersão dos fluxos, condição satisfeita pelo algoritmo de base unidirecional.

O procedimento foi desenvolvido com recurso à aplicação TauDEM 5.3.7 (Terrain Analysis Using Digital Elevation Models) desenvolvida para ArcGIS. Esta aplicação pressupõe a existência de um MNE livre de depressões artificiais e, numa primeira fase, foi construído um modelo representativo da direção de escoamento (flow direction). O algoritmo D8 (O'Callaghan e Mark, 1984 in Tarboton, 2004) considera 8 direções possíveis de escoamento coincidentes com os vetores de deslocamento direcionados para o centro geométrico das 8 células vizinhas, definidos em ângulos de 45º, com a determinação do fluxo a ser definida por blocos de 3×3 células.

Foram estabelecidas 7 classes do IWI, cuja amplitude de classes foi baseada numa progressão logarítmica de base 10. A figura 3.10 ilustra a distribuição espacial dos valores de IWI na bacia hidrográfica em estudo, e o quadro 3.9 discrimina a frequência das classes do IWI. A classe IWI

[3.2.]

1 é composta pelas áreas onde β=0. Estas áreas, apesar se concentrarem essencialmente nos fundos de vale, como se pode verificar na figura 3.10, também podem estar associadas a interflúvios. Assim, estas áreas não devem ser associadas ao máximo potencial de acumulação e devem ser consideradas no processo de classificação de modo independente.

Figura 3.10 – Inverso do wetness índex (IWI) da bacia hidrográfica da Ribeira Grande e a localização dos movimentos de vertente do inventário (Grupo 1 e Grupo 2).

O quadro 3.9 mostra que predominam na área de estudo as classes IWI 5 (38,3%) e IWI 6 (37,7%), que representam na generalidade a parte superior das vertentes dos vales. É ainda importante ter em consideração que apesar de este ser um fator derivado no MNE não foi possível manter o mesmo número total de pixéis à semelhança das outras variáveis, devido a limitações computacionais que a ferramenta utilizada apresenta.

Quadro 3.9 - Frequências absolutas e relativas das classes do inverso do wetness índex (IWI) na área de estudo.

Sigla Classes Área (m²) Frequência

relativa (%) IWI 1 [0] 1.756.575 10,6 IWI 2 ]0 ; 0,00001] 86.700 0,5 IWI 3 ]0,00001 ; 0,0001] 255.225 1,6 IWI 4 ]0,0001 ; 0,001] 1.410.300 8,5 IWI 5 ]0,001 ; 0,01] 6.321.950 38,3 IWI 6 ]0,01 ; 0,1] 6.230.750 37,8 IWI 7 ]0,1 ; 1,19] 457.800 2,8 Total 16.520.700 100

3.5.2. Fatores geo-ambientais não derivados do Modelo Numérico de Elevação